Auditoria com IA agente em 2026: ganhos, riscos e controles indispensáveis

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma ferramenta de consulta e passou a executar sequências de tarefas, consultar bases, comparar registros e produzir respostas com relativa autonomia. Na auditoria, esse avanço abre espaço para fluxos conduzidos por IA agente, também chamada de inteligência artificial agêntica. O ganho potencial é relevante, mas a autonomia do sistema aumenta a exigência de governança, validação e supervisão humana.

O relatório global Risk in Focus 2026, do Institute of Internal Auditors, colocou a disrupção digital, incluindo IA, como o segundo risco de maior destaque no mundo e registrou forte crescimento dessa preocupação na América Latina. Em paralelo, as mesas-redondas promovidas pelo IAASB em 2025 e consolidadas em fevereiro de 2026 apontaram uma trajetória clara: a profissão caminha de aplicações isoladas para sistemas capazes de coordenar etapas inteiras do trabalho.

O que uma IA agente pode fazer em auditoria

Em vez de responder a uma pergunta única, um agente recebe um objetivo e organiza ações para alcançá-lo. Em um ambiente controlado, pode importar arquivos, conferir estruturas, cruzar razão e auxiliares, selecionar lançamentos incomuns, solicitar documentos faltantes, recalcular amostras e preparar uma matriz preliminar de exceções.

• conciliação entre razão, extratos, notas fiscais e sistemas auxiliares;
• testes de lançamentos contábeis e identificação de padrões atípicos;
• amarração de demonstrações financeiras e notas explicativas;
• classificação inicial de documentos e extração de dados;
• monitoramento contínuo de transações e indicadores de risco;
• preparação de papéis de trabalho, desde que submetidos à revisão profissional.

Essas atividades reduzem trabalho repetitivo e ampliam a cobertura. Contudo, velocidade e volume não transformam automaticamente uma saída tecnológica em evidência de auditoria suficiente e apropriada.

Os riscos que aumentam com a autonomia

Uma IA agente pode combinar modelos, conectores, bases internas e serviços externos. Essa arquitetura cria riscos que não existem, ou existem em menor intensidade, nas ferramentas tradicionais. Entre eles estão a opacidade do raciocínio, a produção de respostas diferentes para entradas semelhantes, a propagação de erros em escala, o acesso indevido a dados sigilosos e a execução de ações além do escopo autorizado.

Também há o risco de automation bias: a tendência humana de aceitar a conclusão da máquina porque ela parece sofisticada ou porque coincide com uma hipótese inicial. O IESBA ressalta que a responsabilidade pelo julgamento profissional permanece com o contador, independentemente do nível de automação utilizado.

Sete controles indispensáveis

1. Inventário de ferramentas e casos de uso. A firma precisa saber quais modelos, versões, conectores e bases estão sendo utilizados.
2. Classificação de risco. Uma IA que resume norma tem risco diferente de outra que seleciona amostras ou altera dados.
3. Validação antes do uso. O sistema deve ser testado com bases conhecidas, erros intencionais e cenários-limite.
4. Segregação de acessos. O agente deve receber apenas as permissões necessárias, preferencialmente sem capacidade de alterar registros de origem.
5. Rastreabilidade. Entradas, instruções, saídas, versões e intervenções humanas precisam ser registradas.
6. Revisão humana obrigatória. Conclusões relevantes não podem ser liberadas sem conferência por profissional competente.
7. Monitoramento contínuo. Mudanças de modelo, comportamento ou qualidade dos dados exigem revalidação.

Como documentar o uso no trabalho

O papel de trabalho deve explicar a finalidade da ferramenta, os dados processados, as limitações conhecidas, os testes realizados e a forma de revisão. Também deve identificar quais resultados foram aceitos, ajustados ou descartados e por quê. Sem essa trilha, o auditor pode até ter uma conclusão correta, mas não consegue demonstrar como chegou a ela.

A questão técnica não é saber se a IA acertou uma vez. É demonstrar que o processo foi controlado, reproduzível e adequado ao objetivo do trabalho.

Checklist para o comitê de auditoria

• Quem aprovou o uso da ferramenta?
• Quais dados ela acessa e onde eles são armazenados?
• Como a precisão foi testada?
• Existe registro das versões e das instruções utilizadas?
• O agente pode executar ações ou apenas recomendar?
• Quem revisa as exceções e conclusões?
• Há protocolo para falha, vazamento ou comportamento inesperado?

Conclusão

A IA agente pode elevar a cobertura, a velocidade e a capacidade analítica da auditoria. O benefício, porém, depende de controles proporcionais à autonomia concedida. Quanto mais a tecnologia decide, seleciona ou executa, maior deve ser a evidência sobre sua confiabilidade e mais clara precisa ser a responsabilidade humana.

A Costa Nova Associados atua em auditoria forense e investigação contábil, perícia contábil e revisão independente de bases e memórias de cálculo. Para examinar um caso concreto, entre em contato.

Fontes técnicas consultadas

• IIA — Risk in Focus 2026 Global Summary
• IAASB — Technology Quality Management Roundtables
• IESBA — Emerging Technologies: Ethical Considerations